计算机应用研究

作者：张大明,徐嘉庆,赵彦清,丁俊杰,

单位：桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林541004；

关键词：灰狼优化算法,双向搜索,停滞检测,Kapur熵,

基金：国家自然科学基金资助项目(52178468)；广西自然科学基金联合资助培育项目(2019GXNSFAA245037)；广西青年创新人才科研专项资助项目(桂科AD19245012)；广西“嵌入式技术与智能系统”重点实验室开放基金资助项目(2019-02-08)；桂林理工大学博士启动基金资助项目(GUTQGJJ2019042,GUTQDJJ2019041)；；

针对灰狼优化算法（GWO）易陷入局部最优、收敛速度低的问题，提出了一种基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法（DBGWO）。为了提升初始种群的质量，引入了Bernoulli shift映射；为了充分利用GWO特有的头狼机制，实现整体提升算法性能的目的，提出一种双向搜索策略；为了提升算法跳出局部最优的能力、增加算法的收敛速度，提出一种停滞检测机制，针对算法是否有陷入局部最优风险的判断，狼群会采取相应的措施改变当前状态。通过对23个基准测试函数进行仿真实验结果表明，所提算法在求解多峰函数问题上效果显著，同时在求解最优解非0点的函数问题上表现也较为优越。将该算法用于求解多阈值图像分割问题，解决了用Kapur熵法计算多阈值时耗时过长的问题。

来源：2022年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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